GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Scan any codebase, generate CONVENTIONS.md, expose conventions as MCP tools for AI agents.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"patchwork": {
"command": "uvx",
"args": [
"patchwork-conventions"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add patchwork -- uvx patchwork-conventionsIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"patchwork": {
"command": "uvx",
"args": [
"patchwork-conventions"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"patchwork": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"patchwork-conventions"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto SaiNarayana-B bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.7) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Mine your codebase. Generate CONVENTIONS.md. Stop AI agents from making up your style.
Every team that uses AI coding assistants hits the same wall: Claude writes `getUserById` in a codebase that uses `get_user_by_id`. Cursor creates `components/userCard.tsx` in a project that uses `user-card.tsx`. The agent invented a response shape that doesn't match the rest of the API.
You write a CLAUDE.md manually. It goes stale in two weeks. You write it again.
patchwork automates this. It scans your actual source code using AST analysis and detects what your team really does — not what you think you do.
| Category | What's mined |
|---|---|
| Naming | Functions, classes, variables, constants, files — with confidence score and real examples |
| Imports | Absolute vs relative, path aliases (@/, src/), barrel files, destructuring style |
| Structure | Source root, test layout, feature vs layer organisation, monorepo detection |
| Error Handling | try/except vs Result types, logging framework, custom exception naming, propagation style |
| Testing | Framework, assertion style, mocking library, coverage tool, fixture patterns |
| API Patterns | Response shape, route param style, ORM, async pattern, GraphQL/gRPC presence |
| Git Workflow | Commit message style, branch naming, co-change file pairs |
| Tech Stack | Frameworks, package manager, linters, formatters, type checker, build tool, scripts |
pip install patchwork-conventions
cd your-project patchwork scan
That's it. You'll get a CONVENTIONS.md like this:
# CONVENTIONS.md
Auto-generated by patchwork on 2026-06-25
Language: python Runtime: Python >=3.11 Package Manager: uv Frameworks: fastapi, sqlalchemy Linters: ruff Formatters: ruff, black
snake_case (97% consistent)get_user, parse_response, create_sessionPascalCase (100% consistent)UserService, AuthHandler, DatabaseClientSCREAMING_SNAKEMAX_RETRIES, API_BASE_URLsnake_case_test_Source root: src/ Organisation: layer-based Tests: separate (tests/)
Key directories:
src/ — source roottests/ — test suitemigrations/ — database migrationsstructlogValidationError, AuthError, NotFoundErrorassert(...)pytest-covfeat(auth): add JWT refresh, fix(api): handle null user
| Feature | patchwork | argus | sourcebook |
|---|---|---|---|
| AST-based naming analysis | ✅ tree-sitter | ❌ filesystem only | ❌ not done |
| Confidence scores | ✅ per-category | ❌ | ❌ |
| Real examples from your code | ✅ | ❌ | ❌ |
| Counter-examples (inconsistencies) | ✅ | ❌ | ❌ |
| Error handling pattern mining | ✅ | ❌ | ❌ |
| API response shape detection | ✅ | ❌ | ❌ |
| Co-change file pairs | ✅ | ❌ | ✅ |
Convention checking (check cmd) | ✅ | ❌ | ❌ |
| MCP server with 8 tools | ✅ | ❌ | ✅ (4 tools) |
| Watch mode | ✅ | ✅ (sync) | ✅ |
| Zero LLM required | ✅ | ✅ | ✅ (layer A) |
| Open source / MIT | ✅ | ✅ | ❌ BSL |
# Generate CONVENTIONS.md
patchwork scan
patchwork scan /path/to/project
patchwork scan --agents-md
patchwork scan --claude-md
patchwork scan --json
patchwork scan --stdout
patchwork scan --lang python --lang typescript
patchwork update
patchwork diff
patchwork show
patchwork watch
patchwork serve --stdio # for Claude Code patchwork serve --port 3742 # HTTP mode
patchwork scan # run once
patchwork scan --claude-md
Claude Code — add to ~/.claude.json (or run claude mcp add interactively):
{
"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", "/path/to/your/project", "--stdio"] } } }
Claude Desktop — add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", "/path/to/your/project", "--stdio"] } } }
Cursor — add to .cursor/mcp.json in your project root:
{
"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", ".", "--stdio"] } } }
Then your AI agent can use 8 on-demand tools:
| Tool | When to use |
|---|---|
patchwork_scan | Get complete conventions overview |
patchwork_naming | Before writing new identifiers |
patchwork_structure | Before creating new files/directories |
patchwork_stack | When choosing libraries or commands |
patchwork_errors | Before writing error handling |
patchwork_testing | Before writing test files |
patchwork_git | Before writing commit messages |
patchwork_check | Validate a proposed name |
Copy SKILL.md from this repo to ~/.claude/skills/patchwork/SKILL.md to get /patchwork slash commands.
# Keep CONVENTIONS.md updated as you code
patchwork watch &
patchwork diff || (patchwork update && git add CONVENTIONS.md && git commit -m "chore: update conventions")
from patchwork import scan
from patchwork.scanner import ScanOptions from pathlib import Path
report = scan(ScanOptions(root=Path(".")))
print(report.to_markdown())
import json data = json.loads(report.to_json())
naming = report.naming.get("python") print(f"Functions: {naming.functions.style} ({naming.functions.confidence:.0%})") print(f"Examples: {naming.functions.examples}")
structure = report.structure print(f"Source root: {structure.source_root}") print(f"Organisation: {structure.organisation}")
| Language | AST (tree-sitter) | Fallback regex |
|---|---|---|
| Python | ✅ full | ✅ |
| TypeScript | ✅ full | ✅ |
| JavaScript | ✅ full | ✅ |
| Go | ✅ (with full extra) | ✅ |
| Rust | ✅ (with full extra) | ✅ |
| Java | ✅ (with full extra) | ✅ |
| Ruby, PHP, C#, C++ | ❌ | ✅ regex only |
Install full language support:
pip install 'patchwork-conventions[full]'
your codebase
│ ▼ ConfigDetector ← reads package.json, pyproject.toml, go.mod, Cargo.toml │ ▼ File discovery ← respects .gitignore, skips node_modules etc. │ ▼ Per-language AST ← tree-sitter parses every file into a syntax tree │ ├── NamingMiner → extracts function/class/variable names, classifies style ├── ImportMiner → detects import patterns, aliases, barrel files ├── StructureMiner → analyses directory layout, test co-location ├── ErrorHandlingMiner → detects try/catch patterns, logging, custom exceptions ├── TestingMiner → identifies framework, assertion style, mocking ├── APIPatternMiner → finds response shapes, ORMs, route styles └── GitPatternMiner → mines commit history, branches, co-change pairs │ ▼ ConventionReport │ ├── CONVENTIONS.md (default) ├── AGENTS.md (--agents-md) ├── CLAUDE.md (--claude-md, appends) └── JSON (--json)
All analysis is 100% local — no API calls, no telemetry, no data leaves your machine.
On a 1,000-file TypeScript monorepo:
On a 500-file Python project:
Results are deterministic — same codebase always produces the same output.
git clone https://github.com/yourusername/patchwork
cd patchwork pip install -e '.[dev]' pytest
Pull requests welcome. See CONTRIBUTING.md.
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